1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesShallow Diffusion Sampling
Diffusion sampling techniques that generate high-fidelity results using a limited number of iterations.
Distinct from Diffusion Sampling Methods: Distinct from general Diffusion Sampling Methods: focuses on the 'shallow' approach to minimize sampling steps while maintaining quality.
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- moonintheriver/diffsinger
MoonInTheRiver/DiffSinger
4,804GitHub पर देखेंDiffSinger एक AI वोकल सिंथेसाइज़र और न्यूरल ऑडियो जनरेटर है जिसे हाई-फिडेलिटी सिंगिंग और स्पीच तैयार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक टेक्स्ट-टू-स्पीच सिस्टम और डिफ्यूजन-आधारित सिंगिंग वॉयस सिंथेसिस टूल के रूप में कार्य करता है जो टेक्स्ट और पिच को ऑडिबल ऑडियो में बदल देता है। यह सिस्टम यथार्थवादी वोकल परफॉरमेंस उत्पन्न करने के लिए शैलो डिफ्यूजन मैकेनिज्म और इटरेटिव नॉइज़ रिफाइनमेंट का उपयोग करता है। इसमें इन्फरेंस को तेज़ करने और सिंथेटिक आवाज़ें उत्पन्न करने में लगने वाले समय को कम करने के लिए विशेष सैंपलिंग प्लगइन्स और न्यूमेरिकल सॉल्वर्स शामिल हैं। यह प्रोजेक्ट टेक्स्ट को टाइम-डोमेन ऑडियो वेवफॉर्म में बदलने के लिए एकॉस्टिक मॉडलिंग, मेल-स्पेक्ट्रोग्राम सिंथेसिस और न्यूरल वोकोडर रिकंस्ट्रक्शन को कवर करता है। इसमें रिकॉर्डिंग की सोनिक क्वालिटी को बेहतर बनाने के लिए सिंथेटिक वोकल एन्हांसमेंट की क्षमताएं भी शामिल हैं।
Generates high-fidelity audio by iteratively refining noise into mel-spectrograms using a limited number of sampling steps.
Pythonaaai2022diffusion-modeldiffusion-speedup
